鲁达 摘要：
文题释义：
髋关节旋转中心：正常髋关节为球窝关节，股骨头在髋臼中围绕某一空间点做旋转运动，该点被称为髋关节旋转中心。测量方法包括Ranawat三角法、Mose同心圆法及两弦法等。
Ranawat三角法：在X射线片上测量骨盆的高和宽，再利用Shenton’线、髂坐线、髂棘上缘和坐骨结节下缘的连线确定一个三角形，即为Ranawat线，而三角形的斜边中点即为髋关节旋转中心。适用于由于髋臼周围骨性结构的改变、髋臼形态及周围解剖标志缺失、髋关节发育不良的患者。
背景：针对AI HIP规划系统预测假体型号的准确性目前缺乏广泛多中心的临床研究，与二维模板规划相比是否更加精准、是否在恢复髋臼及股骨偏心距和旋转中心具有优势，目前并没有相关的研究报道。
目的：探讨人工智能术前规划系统预测全髋关节置换假体型号的准确性及其影响因素，并分析其恢复偏心距和旋转中心的价值。
方法：按照随机数字表法将70例患者分为2组各35例，分别采用AI HIP(研究组)和Smart Joint二维数字模板(对照组)进行术前规划。比较2种方法预测假体型号的准确性，分析影响AI HIP预测准确性的潜在因素，包括年龄、性别、体质量指数、国际骨循环学会(ARCO)分期和股骨髓腔分型(Dorr分型)等。测量术前及术后髋臼偏心距、股骨偏心距、旋转中心水平及垂直位移差值以及双下肢长度差值等指标。
结果与结论：①研究组髋臼侧、股骨侧的假体型号预测完全符合率为57.1%(20/35)，42.9%(15/35)，对照组为31.4%(11/35)，34.3%(12/35)； 研究组髋臼侧、股骨侧假体符合率为94.3%(33/35)，82.9% (29/35)，而对照组为74.3%(26/35)，62.9%(22/35)；两组间差异均有显著性意义(P < 0.05)。②Logistic回归分析显示性别、体质量指数以及股骨髓腔分型对股骨柄的准确性没有影响。与对照组相比，AI HIP在Dorr A型股骨髓腔形态中规划更具优势，两组比较差异有显著性意义(P=0.012)。对照组术后股骨偏心距和总偏心距均大于研究组，差异均有显著性意义(P < 0.05)。③在水平方向上研究组旋转中心平均位移为1.8，4.1) mm，对照组为2.3，5.0) mm；在垂直方向上，研究组平均位移为0.8，2.7) mm，对照组为-1.5，2.5) mm，差异无显著性意义(P > 0.05)。两组术后双下肢长度差值比较显示研究组3.05，3.89) mm与对照组3.63，5.30) mm之间差异无显著性意义(Z=-1.736，P=0.083)。④结果表明，人工智能术前规划系统比数字化二维模板预测髋臼和股骨柄假体型号具有更高的准确性，在Dorr A型股骨髓腔形态中规划更具优势。使用人工智能深度学习技术有助于更可靠地预测下肢肢体长度和偏心距，恢复髋关节旋转中心。
(张杭)
中国组织工程研究杂志出版内容重点：人工关节；骨植入物；脊柱；骨折；内固定；数字化骨科；组织工程
关键词: 全髋关节置换术, 人工智能, 二维规划, 术前规划, 模板测量
引用本文:张 杭, 贺 强, 刘 青, 何云利, 王 弢, 冯 哲, 张 乾, 何 森. 人工智能与二维数字模板辅助规划全髋置换预测假体型号的对比分析[J]. 中国组织工程研究, 2023, 27(29): 4620-4627.
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人工智能与二维数字模板辅助规划全髋置换预测假体型号的对比分析